1 min read
Metaanaliza to podzbiór przeglądów systematycznych, który łączy istotne jakościowe i ilościowe dane z kilku wybranych badań w celu opracowania pojedynczego wniosku o większej mocy statystycznej. Wniosek ten jest statystycznie bardziej znaczący niż analiza pojedynczego badania ze względu na większą liczbę uczestników, większą różnorodność wśród uczestników lub skumulowane efekty i wyniki.
Więcej informacji na temat metaanalizy znajduje się poniżej:
Cel
- Ustalenie istotności statystycznej w badaniach, których wyniki są sprzeczne.
- Opracowanie prawidłowego oszacowania wielkości efektu.
- Zapewnienie bardziej złożonej analizy szkód, danych dotyczących bezpieczeństwa i korzyści.
- Aby zbadać podgrupy z indywidualnymi liczbami, które nie są statystycznie istotne.
Zalety
- Zwiększona precyzja w przekonujących dowodach dotyczących efektów interwencji, gdy badania są zbyt małe.
- Większa moc statystyczna i potwierdzająca analiza danych.
- Odpowiedz na pytania, na które nie udzielono odpowiedzi lub o których nie wspomniano w badaniu.
- Dobre źródło do reagowania na sprzeczne badania w celu generowania nowych hipotez.
- Uważany za zasób oparty na dowodach.
Wady
- Trudna i czasochłonna identyfikacja odpowiednich badań.
- Nie wszystkie badania dostarczają odpowiednich danych do włączenia i analizy.
- Wymaga zaawansowanych technik statystycznych.
- Niejednorodność badanych populacji.
Pięcioetapowy proces
Działka leśna
Ostateczne szacunki z metaanalizy są często przedstawiane graficznie w formie "wykresu leśnego".
Wykres leśny wyświetla oszacowania efektów i przedziały ufności zarówno dla pojedynczych badań, jak i metaanaliz. Na wykresie leśnym każde badanie jest reprezentowane przez blok w punktowym oszacowaniu efektu interwencji z poziomą linią rozciągającą się po obu stronach bloku. Obszar bloku wskazuje wagę przypisaną do tego badania w metaanalizie, podczas gdy pozioma linia przedstawia przedział ufności (zwykle z 95% poziomem ufności). Obszar bloku i przedział ufności przekazują podobne informacje, ale oba mają różny wkład w grafikę. Przedział ufności przedstawia zakres efektów interwencji zgodny z wynikami badania. Rozmiar bloku przyciąga wzrok do badań o większych wagach (zwykle tych z węższymi przedziałami ufności), które dominują w obliczeniach wyniku podsumowującego przedstawionego jako diament na dole.
Identyfikacja odpowiednich danych badawczych w celu opracowania pojedynczego wniosku może być trudnym zadaniem. Skontaktuj się ze sprawdzonym ekspertem, takim jak Freyr, w celu monitorowania i analizy danych z badań klinicznych.
